基于CNN CBAM-BiGRU Attention的加密恶意流量识别

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对网络流量进行加密有助于保护数据安全和用户隐私,但是加密也隐藏了数据的特征,给恶意流量的识别增加了难度。针对传统机器学习方法依赖专家经验、现有深度学习方法对加密流量特征的表征能力不足的缺点,提出一种在不解密的前提下,自动提取空间和时序特征进行加密恶意流量识别的CNN CBAM-BiGRU Attention模型来加强对加密流量特征的表征。模型分为空间特征提取与时序特征提取两部分,空间特征的提取选用不同大小的1维卷积核,为了防止空间特征的丢失,修改卷积层参数代替池化层的特征压缩和去除冗余,再利用CBAM块对提取到的不同尺寸的空间特征进行加权,使模型能够关注到区分度高的空间特征;时序特征选取双向门控循环单元(BiGRU)来表征数据包之间的时序依赖关系,再利用Attention来突出会话中重要的数据包;最后把两部分特征向量进行融合,利用softmax分类器进行二分类和多分类。在公开数据集上进行实验验证,在二分类中提高了加密恶意流量识别的准确率达到99.95%,在多分类中整体准确率达到99.39%,与现有研究相比,对Dridex与Zbot类别在F1-score上有显著提高。
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